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对于AI/DL 未来研究趋势来说,越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大,AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力(更强的电脑)以及更大的储存成本(更大的内存)去训练或存储模型。但是在日常生活中,强大的算力需要更大的经 与空间成本(参考超级计算机)。
加密技术,随着信息传递的不断增多, 信息隐私程度在逐渐下降,如何保证信息在传递 过程中安全的被加密(例如量子空天通讯),一直是一个研究热点。 下一代通信技术,数据量不断增大的基础之上,如何降低数据传输成本并且提升传输速率也是研究的重心。信号降噪技术,信号不可避免的被干扰,如何最大化降低噪声对信号产生的影响也是未来研究的热点话题之一。
一定要结合自己国内的优势和兴趣。 每个人都应该根据自己的兴趣选择专业。 一定要结合自己的优势和兴趣,这样你才能学得更轻松,成功几率更大。 很多童鞋不以自身利益为出发点,过多参考父母的意见。 他们往往选择了自己不喜欢的专业,学习难度很大,有的甚至厌学,最终影响毕业。
培养的高素质专业人才能够成功解决数学问题、计算机科学问题和相关学科领域问题,他们了解各个数学分支学科的思想,将其应用于计算机科学领域,并将计算机科学的成果应用于理论和应用数学领域的科学研究。学生学习科学研究的专业技能、理论成果的实际应用、现代科学成果的创新运用、研究团队的工作、数学和计算机科学的教学。
基于现代数学的方法和框架,深入了解有关计算机前沿问题的知识,为研究生和博士在计算机领域进行更深度的理论研究打下基础利用计算机知识可以完成大量现代的计算机理论模型的实现,例如机器学习的实现、人工智能的实现、区块链技术的实现。 把很多理论模型转化为生产力工具。除计算机之外,学生还可以学习到大量跨学科知识,可以有更广阔的就业前景。
今天的IT互联网正在和各行各业深度结合,你能看到的各种信息技术应用,他们出现在大家的生活和工作的方方面面,互联网已经成为基础设施。这样的情况,与其说互联网红利过去,不如说像当年改革开放一样,为后来的经济发展打好坚实的基础。
如果你有准备进入计算机IT行业工作,你大体可以选择两条路,一条是做技术,有一定的技术门槛,学习周期比较长,并且还需要你上手,运用在实际工作中;另一条路,就是走非技术路线,比如产品经理和运营,虽然没技术门槛,但是同样需要你努力去学习。
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